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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种交通异常行为检测方法与系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114821421B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210457144.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种交通异常行为检测方法与系统是由戚湧;曾鑫;庄员设计研发完成，并于2022-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种交通异常行为检测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明属于智能视频分析技术领域，公开了一种交通异常行为检测方法与系统。本发明的方法包括；通过背景建模将交通监控视频异常静止的目标车辆保留在背景中；进行异常目标检测，裁剪出异常目标车辆的裁剪图片和视频片段；进行异常开始时间估计，将裁剪图片与裁剪视频片段输入孪生互相关与P3D‑Attention结合网络模型，给裁剪视频片段打上分类标签，并确定发生异常行为时的视频帧；确定该待匹配的车辆是否为异常目标车辆，结合发生异常行为时的视频帧，确定交通异常行为开始时间和结束时间。采用本发明能够提高对交通异常静止车辆状态检测的速度与性能，解决交通异常时间检测问题，从而准确估计异常行为开始时间。

本发明授权一种交通异常行为检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种交通异常行为检测方法，其特征在于，包括； 通过背景建模，将交通监控视频每一帧中正常移动的车辆从框架中移除，使得异常静止的目标车辆保留在背景中； 对通过背景建模提取的每一帧背景进行透视图裁剪，根据车辆大小获得用于对所述交通监控视频进行裁剪的裁剪框；每隔第一帧数对所述交通监控视频进行一次异常目标检测，检测所述交通监控视频的视频帧中的异常目标车辆；在检测到异常目标车辆后，裁剪出异常目标车辆的裁剪图片，将所述交通监控视频以异常目标车辆的位置为中心，向前或向后裁剪出空间容量为若干倍车辆大小、时间为第二帧数的裁剪视频片段，用于之后进行异常时间估计； 根据异常目标车辆检测结果进行异常开始时间估计，包括异常车辆状态检测和异常目标匹配； 所述异常车辆状态检测，将所述异常目标车辆的裁剪图片与所述裁剪视频片段输入孪生互相关与P3D-Attention结合网络模型，检测所述裁剪视频片段中的异常目标是静止状态还是行驶状态，根据异常车辆状态检测结果分别给所述裁剪视频片段打上分类标签，分别标记为异常、行驶或正常，并确定异常目标车辆发生异常行为时的视频帧；所述异常车辆状态检测的输入，一是异常目标车辆的裁剪图片，二是以异常目标车辆为中心裁剪出的空间容量为2倍车辆大小、时间为设定的第二帧数的视频片段；所述异常车辆状态检测包括：通过P3D-Attention模块分别提取输入的异常目标车辆的裁剪图片的特征图、输入的视频片段每一帧的特征图，并通过P3D-Attention提高重要通道特征的相关度；接着将分别提取的特征图选择在三个不同感受野大小的层通过孪生互相关操作进行融合；前两个孪生互相关操作结果使用multiply方法将输入图片和输入视频经过孪生互相关操作后提取的特征图与互相关之前经过P3D-Attention模块提取出的输入的视频片段每一帧的特征图融合；使用GAP进行池化；最后通过softmax层，直接将输入的异常目标车辆的裁剪图片和输入的视频片段进行分类，根据异常车辆状态检测结果分别给输入的视频片段打上分类标签，分别标记为异常、行驶或正常，并确定发生异常时间点所在的视频帧； 所述异常目标匹配，将待匹配的车辆图片与异常目标车辆的裁剪图输入所述孪生互相关与P3D-Attention结合网络，确定该待匹配的车辆是否为异常目标车辆，结合异常目标车辆检测结果中所确定的异常目标车辆发生异常行为时的视频帧，确定交通异常行为开始时间和结束时间；所述异常目标车辆匹配的输入，一是异常目标车辆的裁剪图片，二是用于异常目标匹配模型的正负类图片；所述异常目标车辆匹配包括：通过P3D-Attention模块分别提取两个输入图片的特征图，并且使用提取的两个输入的特征图进行孪生互相关操作；将分别提取的特征图选择在三个不同感受野大小的层通过孪生互相关操作进行融合；获得三个不同大小的特征图，并进行concatenate合并操作；最后通过softmax层，直接将输入的异常目标车辆的裁剪图片和用于异常目标匹配模型正负类图片进行分类，分类结果为匹配或不匹配； 所述P3D-Attention模块由1×3×3卷积核和3×1×1卷积核分别在空间域和时间域上模拟3×3×3卷积，在时间和空间上将3×3×3卷积进行解耦。

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